공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.
영상 시퀀스로부터 추정된 움직임벡터분산에 관한 연구에 기초하여 본 논문에서는 고속블록정합움직임 추정을 위한 구속조건을 적용한 다이아몬드탐색(DS) 알고리즘을 제안한다. 영상 시퀀스에서의 움직임벡터가 수직 또는 수평방향으로 2개화소이내의 거리에서 탐색되어지는 점을 고려하여, DS 알고리즘은 수직 또는 수평방향의 움직임벡터의 추정을 강조함으로써 새로운 3단계 탐색알고리즘에 비하여 오차율 면에서 유사한 결과를 나타내지만 계산량을 줄일 수 있었음을 확인하였다. 또한, DFD를 구속조건으로 DS 알고리즘에 적용함으로써 움직임이 없는 안정된 블록에서의 움직임벡터의 계산에 소요되는 계산 량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 국부 해를 예측할 가능성을 감소시킬 수 있었다. 따라서 제안된 구속조건을 적용한 DS 알고리즘은 기존은 DS 알고리즘뿐 만 아니라 4단계 탐색, 블록기반 기울기-감소 탐색에 비해 평균자승오차 또는 필요한 탐색 점의 수에서 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
Considering that the laser range finder has the excellent resolution with respect to angular and distance measurements, a sophisticated local path planning algorithm is achieved by subgoal and sub-subgoal searching methods. The subgoal searching finds the passable ways between obstacles and selects the optimal pathway in order to reduce the moving distanced from start point to given to given goal. On the other hand, the sub-subgoal searching corrects the path given in subgoal searching in the case of which the mobile robot will collide with obstacles. Also, the effectiveness of the established local path planning and local minimum avoiding algorithm are estimated by computer simulation and experimentation in complex environment.
최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.
움직임 추정은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수행 시간을 요구한다. H.264/AVC에서 움직임 추정에 소요되는 수행 시간을 줄이면서 화질을 유지하기 위하여 본 논문에서는 정화소와 부화소 움직임 추정 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 정화소 움직임 추정을 위하여 계층적인 탐색 기법을 사용하였고, 정확한 움직임 추정을 위하여 블록 크기에 따라 부화소 움직임 추정 패턴을 적응적으로 결정하였다. 제안한 정화소 움직임 추정 탐색 기법은 대칭적 십자가-엑스 탐색 패턴, 다중 사각형 탐색 패턴, 다이아몬드 탐색 패턴들로 이루어져 있다. 이 탐색 패턴들은 블록 움직임이 수직으로 크거나 블록 움직임이 크면서 규칙적인 영상에서 국부적 최소화 문제를 해결하고 움직임 추정에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 탐색 영역 내에 탐색 점들을 규칙적, 대칭적으로 배치하였다. 제안한 부화소 움직임 추정 탐색 기법은 부화소 움직임 추정을 위하여 기존의 전역 부화소 탐색 패턴, 중앙 편향적 부화소 탐색 패턴과 제안한 부화소 움직임 탐색패턴들을 사용한다. 그리고 블록의 크기에 따라 3가지의 부화소 탐색 패턴들 중 한 패턴이 부화소 움직임 추정을 위해 적응적으로 결정된다. 블록의 크기에 따라 적응적으로 부화소 탐색 패턴이 결정되므로 보다 정확하게 부화소 움직임 추정을 수행할 수 있다. 제안한 기법을 전역 탐색 기법과 비교하였을 때 약 5.2배의 속도 향상을 가져왔으며, 영상 화질에 있어서 약 0.01 (dB)정도 성능 저하를 보였다. 반면에, 비대칭 다중육각형 탐색 기법과 비교하였을 때 움직임 추정 속도와 화질에 있어서 각각 약 1.2배와 약 0.02 (dB)정도 향상을 보였다.
현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.
전력계통이 점점 더 복잡하고 광역화됨에 따라서 전압 및 무효전력 제어는 매우 중요한 문제로서 부각되고 있다 특히 전압과 밀접한 관련이 있는 무효전력은 그 특성상 장거리 수송 및 수수가 어렵다. 따라서 효과적인 전압 및 무효전력 제어를 위해서는 지역계통 내의 조상설비들을 최적으로 운용하는 것이 중요한데 비선형의 복잡한 시스템인 전력계통에 대해 해석적인 방법을 이용하여 조상설비의 운영을 결정하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 지역계통의 전압 및 무효전력 제어를 위해서 154㎸ 변전소에 설치된 대표적인 조상설비인 전력용 콘덴서의 최적 투입량을 최적해 탐색기법 중 하나인 유전알고리즘을 이용하여 결정하였다. 본 논문에서 사용된 유전알고리즘은 탐색공간의 여러 점을 동시에 탐색하는 전역적 탐색방법으로 국부해에 수렴할 가능성이 적고 목적함수의 미분가능 및 연속성과 같은 조건에 제약을 받지 않는 확률론적 최적해 탐색방법이다. 사례연구에서는 우리계통의 중장기 계획 테이터를 이용하여 지역 관리처 계통에 적용하여 상정사고시 발생하는 전압 강하에 대한 전압 및 무효전력 제어에 초점을 두었다. 시뮬레이션은 실계통 해석에 이용되고 있는 PTI사의 PSS/E에서 수행하였으며 전력용 콘덴서의 최적량 투입량 산정에 대하여 본 논문에서 제시하는 유전알고리즘을 이용한 방법과 감도 분석을 이용한 방법의 결과를 비교하여 그 타당성을 검토하였다.
Genetic Algorithms(GA)는 생명체의 자연진화 법칙에 기초한 최적화 방법으로 그 범용성이 높이 평가되어지고 있다. 기존의 GA는 대부분 설계변수로 2진수형 코드를 사용하는데, 이는 실수형 설계변수로 구성된 최적화 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 주 기억용량을 많이 사용하여야 하며, 계산 시간 면에서도 비효율적이고 또한 국부탐색 능력도 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 GA에 의한 최적화과정에서 실수형 설계변수를 직접 사용할 수 있도록 교배와 돌연변이 과정을 새로이 정식화하였다. 그리고 여러 형태의 단일 및 다목적함수 최적화 문제에 대해 실수형 GA와 2진수형 GA의 결과를 비교 검토하였다. 비교 검토 결과, 실수형 GA의 성능이 2진수형 GA보다 우수함을 알 수 있었고, 일반 최적화 방법으로 실수형 GA를 사용하여도 무방하리라 본다.
대부분의 자연현상은 다학제 특성을 갖고 표현된다. 유체-구조 연계(FSI) 문제의 경우 기존에 검증된 전산유체 해석 프로그램 및 구조해석 프로그램을 그대로 사용할 수 있다는 장점 때문에 약결합 방식이 일반적으로 이용된다. 그러나 약결합을 이용하여 해석을 수행하기 위해서는 서로 다른 특성을 갖는 격자시스템으로 발생되는 자료의 교환을 위해서 보간 및 사상이 필수적이다. 본 연구에서는 전역지지 및 국부지지 방사기저함수(RBF)를 이용한 보간 및 가상일의 원리를 적용한 사상의 성능을 단순 3차원 형상에 적용하여 검토하였다. 국부지지 RBF에 공간분할 트리의 일종으로 빠른 공간 탐색을 가능하게 해주는 kd-tree를 사용하는 경우 효과적으로 거대 구조물의 FSI에도 보간 및 사상이 적용 가능함을 여객기 형상의 항공기 모형을 이용하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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